用xlwt一次性写入多个单元格

使用xlwt库写入多个单元格可以通过以下代码实现：

import xlwt

# 创建一个workbook对象，相当于创建一个Excel文件
workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')

# 创建一个sheet对象，相当于在Excel文件中添加一个工作表
sheet = workbook.add_sheet('Sheet1')

# 定义要写入的数据
data = [['姓名', '性别', '年龄'], ['张三', '男', 18], ['李四', '女', 20], ['王五', '男', 22]]

# 遍历数据并写入Excel文件中
for i in range(len(data)):
    for j in range(len(data[i])):
        sheet.write(i, j, data[i][j])

# 保存Excel文件
workbook.save('example.xls')

以上代码中，我们定义了一个二维列表`data`，表示要写入的数据。然后遍历该列表，并使用`sheet.write()`方法将数据写入Excel文件中。其中，`i`表示行数，`j`表示列数，`data[i][j]`表示要写入的单元格数据。

最后，调用`workbook.save()`方法保存Excel文件即可。

相关问题

解决python openpyxl写入大量数据速度慢的问题

解决Python openpyxl写入大量数据速度慢的问题，可以考虑以下几种方法：

1. 使用最新版本的openpyxl库：确保将openpyxl库更新到最新版本，因为每个新版本通常都会优化性能并修复一些已知的问题。

2. 使用write_only模式：使用openpyxl中的write_only模式，而不是默认的read_write模式，可以提高写入大量数据的速度。write_only模式忽略了对已存在的单元格内容的读取和修改，仅仅将新数据追加到文件中。

3. 批量写入数据：将要写入的大量数据分批写入，而不是一次性写入。可以将数据分成多个小的数据集，每个数据集写入一次，这样可以减少写入的时间和内存占用。

4. 使用pandas库：openpyxl并不是最高效的处理大量数据的库，因此可以考虑使用pandas库。pandas提供了更高效的数据处理和写入方法，可以将数据转换为pandas的DataFrame对象，然后使用其to_excel方法写入数据。

5. 使用多线程或异步写入：对于需要同时处理多个数据集的情况，可以使用多线程或异步编程技术，将写入操作分配给多个线程或任务并行处理，以提高写入大量数据的速度。

6. 禁用自动调整列宽和行高：openpyxl在写入数据时会自动调整列宽和行高，但这会导致写入速度较慢。可以禁用该功能，以加快写入速度。

7. 使用其他库：如果openpyxl无法满足需求，可以考虑使用其他可以更快写入大量数据的库，如xlrd、xlwt、xlwings等。

通过以上方法，可以有效地加快Python openpyxl写入大量数据的速度，提高程序的效率。